Mol-LLM：具有改进图结构利用能力的多模态通用分子LLM

近年来，大规模语言模型（LLMs）的进展推动了能够处理多样化分子任务的模型发展，例如化学反应预测和分子性质预测。大规模的分子指令微调数据集使得仅基于序列的通用分子LLM（如基于SMILES或SELFIES表示）得以实现，而研究人员正进一步探索融合分子结构信息的多模态方法，以期获得更优性能。然而，目前尚未有真正意义上的多模态通用分子LLM被充分研究，能够全面覆盖广泛的分子任务。我们观察到，传统的下一个词元预测训练方式会忽略分子图结构信息，从而限制了LLM对分子图的有效利用。为此，我们提出两项关键方法：（i）分子结构偏好优化（Molecular Structure Preference Optimization, MolPO），通过优化正确分子结构与扰动后结构之间的偏好关系，促进模型对分子图结构的利用；（ii）一种专为图结构设计的先进图编码器，结合定制化的预训练策略，以增强MolPO在图信息利用上的效果。基于上述贡献，我们提出了Mol-LLM——首个真正意义上的多模态通用分子语言模型，具备以下特性：（a）在所有分子LLM中覆盖最广泛的分子任务；（b）显式地利用分子结构信息；（c）充分受益于大规模指令微调。在迄今为止最全面的分子LLM基准测试中，Mol-LLM取得了最先进的性能，甚至在反应预测与性质预测的分布外（out-of-distribution）数据集上也显著超越了先前的通用分子LLM，展现出显著优势。